深度|“大疆+五菱” 革命蔚小理：10万级的自动驾驶靠谱吗？
前不久，五菱联手大疆共同发布了“灵犀智驾系统”，并将在2023款五菱KiWi EV量产上车。
官方并没有公布这款车的价格，但想来应该不会太高，媒体估计在10万上下，原因有3点：
1、五菱官方表示定价会遵循其一贯亲民的风格。
2、辅助驾驶是KiWi EV做功能增量，KiWi EV的价格上限在8万级别，相当于给新车设定了一个价格基数。
3、采用双目视觉方案的辅助驾驶套件成本有限。
那么，10万级的智能驾驶能达到什么水平，今天我们就来一窥究竟。
低成本智能驾驶怎么来的
关于大疆的智能驾驶，外界的疑惑主要有两点，为什么能够把成本压得这么低？水平到底怎么样？
小鹏汽车CEO何小鹏曾说，15万以下造不好智能电动汽车。现阶段的市场形态提供了有力支撑。稍微在智能驾驶上有些亮点的车型（L2+以上），价格普遍超过20万，除了头部的蔚小理，后入场的智己、沙龙、阿维塔等车型价格都来到了40万级别。
智能电动汽车的成本应该一分为二来看。电气化层面，电池成本一度占到电动汽车60%的比例；智能化层面，自动驾驶需要的传感器，激光雷达，4D毫米波雷达，包括软件系统都处于产业发展早期。前期的边际成本非常高。
要满足低成本要求，必须从这两个方面同时发力。
上文说道，大疆智能驾驶本质上是在KiWi EV的基础上做加法。而KiWi EV已经在市场上已经形成了规模效应，成本已经得到控制。
接下来考验的是大疆的智能驾驶水平。根据大疆的说法，这套系统硬件最大的亮点就是双目视觉，市场价能控制在500以内。并且大疆没有上激光雷达、4D毫米波雷达、高精地图等昂贵的传感器。硬件综合成本并不高。
而在软件开发的边际成本方面。大疆表示，其有千万级别出货的智能系统设计研发量产的能力；并且有软硬件的供应链高度垂直整合能力。不少东西可以复用，能够最大化的降低成本。
基于以上几点，大疆认为，它们与五菱的组合能够达到科技平权的效果。大疆对待自动驾驶的核心逻辑是，在不追求硬件堆料的情况下，用合理适用的硬件配置打造好用的基础ADAS功能；在不依赖外部数据源的情况下靠在线感知实现核心能力。
这其实是特斯拉的纯视觉路线，也是业内大佬一直认可的大趋势，何小鹏，余承东等不少大佬也表达了自动驾驶不应该过分依赖高精地图等传感器的看法。
不依赖复杂的传感器做出辅助驾驶功能不稀罕，但到底能达到什么水平值得关注。就现阶段的市场行情来看，业内普通采用“激光雷达+高精地图”的组合方案。特斯拉在纯视觉领域积累的这么久尚且有如此多的问题没有解决。初出茅庐的大疆现阶段并没有太多说服力。
大疆智能驾驶功能亮点
根据官方描述，新车能够实现的功能主要聚焦在城市智能驾驶和智能泊车层面。城市智能驾最大的亮点是把更加人性化。大疆举了几个例子：
车道线混乱应对：车道线混乱及车道线数量变化汇入应对、拨杆变道；
弯道智能调速：低至75m半径的大曲率弯道；
任意障碍物识别和应对：无需学习训练即可智能识别侧翻车、改装车、落石、掉落纸箱、异形雪糕筒、施工栏杆等任意障碍物，并能根据障碍物占用车道的情况，智能选择减速避让或侧移避让；
近距离加塞应对：能够应对与本车距离1.5m的车辆加塞，并能根据加塞情况智能选择减速。
同时，还能在车道内主动远离大货车/护栏，主动避让行人/摩托车。
变道智能调速等功能，比如自动加速或减速变道。
其次，泊车也是大疆智能的一大亮点。相关功能包括：
车位智能识别：可见即可停，有效垂直、平行、斜列车位。
车位障碍物智能识别：可识别车位限位器，限速器。
360度无死角泊车：行业首创360°任意角度识别车位并精准泊入，与车位成任意角度，均能识别车位并精准泊入。
30秒高效泊车：智能泊车平均时间30秒。
车内外随心泊车：车内车外均能进行智能泊车操作。
超窄车位泊车：单边超出后视镜15cm的狭窄车位（包括水平、垂直及斜列车位）均能安全平稳泊入。
极限车位泊车：面对墙角车位，能根据车位以及周边实际情况精准识别并合理规划泊车路径。
全方位智能出库：行业首创“AI智慧出库”，集智能出库、方向判断、路径规划功能于一身，泊出场景不受车位形态及车辆状态困扰。
在智能驾驶功能上，大疆认为其最大的优势是人性化，即功能的人有我优，比如刹车更像老司机，更尊重驾驶习惯等。而在智能泊车方面，大疆公关总监谢阗地直言，大疆的智能泊车是目前量产车最好，没有之一。
灵犀智驾系统核心是双目视觉
大疆有D80和D130两种系列的自动驾驶套件。根据官方介绍，五菱搭载的是D80系列的产品，相关硬件信息如下
激光雷达属于选装，五菱的车辆没有配备。
相关功能介绍如下：覆盖 0 至 80 km/h 速度区间，适用于城市快速路等场景。该系统不仅支持地理围栏、驾驶员监控系统、传感器自标定与 OTA 升级等基础功能，还支持高级车道保持、高级自适应巡航、近距离加塞应对、拥堵路段跟车起停、拨杆变道、高级超车辅助、智能避障、导航驾驶（含自主进出匝道）与人机共驾等智能驾驶功能。
对于城区等非结构化场景，大疆车载还可实现自适应巡航、车道保持辅助、自动紧急制动、盲区监测提醒与前向碰撞预警等功能，同时支持十字路口驾驶辅助功能。D80+ 系统则在 D80 系统实现驾驶员脱手的基础上，进一步提高了智能驾驶的安全性。
仅从表述来看，这些功能即便对比三四十万的蔚小理也毫不逊色。官方介绍，这套系统最大的亮点是采用双目视觉，可以识别任意类别的障碍物。包括静态物体识别。
谢阗地表示，“双目视觉可以基于双目融合点云算法，得到一个带有包括深度信息在内的几何信息，去判断前方是否有障碍物可能威胁到行车安全。”
他表示，立体双目和其他摄像头传感器最大的区别在于，不需要了解障碍物到底是什么，就可以直接进行躲避动作。
传统方法感知和识别绑定。传感器必须认识障碍物才能做出反应。这就需要系统不断学习，但真实的驾驶场景无穷无尽，根本无法穷尽海量的长尾场景，就容易发生事故。最典型的就是高速路上的静止物体，蔚小理特均在这上面栽过跟头。但立体双目只需要感知到有东西存在就可以，并不需要知道它是什么。双目立体视觉玩家中科慧眼的官网上，对相关技术有如下描述：
其大致的技术原理是通过不同相机的错位原理，形成视觉差来完成物体在空间上的位置与形状。“立体”的说法也由来于此。
然而，双目视觉依然存在不少挑战。双目硬件模组对刚性、平移，左右相对距离都有较高要求，在同一个平面，有一定的几何约束。双目摄像头之间的距离以及双目在车上的位置都必须固定。这个和激光雷达有点类似，否则就会影响检测结果。
此外，双目对标定的要求也极高，包括离线标定和在线标定。大疆表示它们在这方面有很深的积累。比如在线标定的一些算法，可以通过实时拍摄图像的自然特征以及语义特征，在线重新计算左右目正确的位置关系。
再有，双目还需要与其他传感器有更好的集成，比如IMU，这样可以使双目之间的标定做得更好，对于本车的位置估计也能做得更好。但这也对算法提出了更高的要求，对系统的性能功耗也提出了较高的要求。而且集成之后后期的维修也很麻烦。
大疆认为其无人机双目视觉在这方面有很深的积累，能够很好的克服以上问题。
谢阗地表示：“（大疆）有超过千万量级的智能系统量产出货的能力，在双目的刚性连接设计、一致性设计、产线高精度标定、在线自标定、IMU一体化集成、高精度鲁棒的深度估计都有丰富的经验，硬件能够承载自研开发的算法，算法能够支持实现一些更接近于人的驾驶状态的一些功能。”
有不少业内人士提出了不同意见，认为大疆走的是特斯拉的纯视觉路线，对算法和数据积累能力要求非常高。因为没有高精地图的地方，很多都需要感知来完成，比如上下坡道，车道线不清晰的地方等，细碎的长尾场景太多，这些直接与辅助驾驶的安全和体验息息相关。大疆没有量产经验，还需要市场观察。
有人指出，大疆在无人机领域的积累虽然对它进入智能驾驶有一些帮助，但正面作用有限。汽车的功能安全比无人机高得多，而且二者在不同的场景下工作，汽车的规则性更多，各种红绿灯，车道线……细枝末节的东西多如牛毛，空中单一场景的积累在开放道路的海量场景只是冰山一角。
五菱的工程落地能力
在软件之外的工程层面，用户更关心的是安全问题。智能汽车安全主要包括功能安全和预期功能安全，网络安全。目前讨论最多的还集中在前两个阶段。
预期功能安全与功能安全拗口的官方概念就不列了，这里直接用大白话翻译一下，预期功能安全就是车辆的设计原因引发的安全事故，比如车辆的刹车系统出了问题，本该刹车的时候没有刹车，造车了事故，就属于预期功能安全事故；而功能安全指，系统由于故障率问题出现了偶发失效之后，如何采取相应措施，来保证车内人员安全。
二者可以理解为递进关系。前者讲的是车辆设计不能出现问题；后者讲的是如果出现了问题该如何应对。就是车企们常宣传的冗余安全，比如2套甚至3套制动系统等。
预期功能安全包含的点很多，软硬件都有。比如在硬件层面，转向时车辆的侧倾稳定性；在软件层面的系统实时性方面响应时间等。
这里以转向避让功能为例。假设设计人员根据实际需要提出整个事件链（转向动作）的最大响应时间不能超过30ms。将其按照时间序进行拆分，包括通信传输用时以及内部处理用时等。要想优化系统的实时性，不仅要从ECU内部功能入手，还需要考虑信息传递所涉及的各种通信过程，以及其中各种软硬件的配置。
五菱在这方面没有过多介绍，只是说按照国标开发，但其实真实的场景五花八门，市场的经验纠正永远大于理论的国标限制。这也是为什么在传统燃油车时代，大品牌的车型更让消费者放心的原因，因为他们在国标之外都有自己的标准。
由于硬件限制，大疆将速度上限设置在80km/h，官方的说法是为了保证安全。
另一个值得关注的就是数据问题，尽管大疆的双目视觉方案感知和识别分离，但是依然需要大量数据对其他算法进行训练。
官方介绍，2023款KiWi EV在智能驾驶开发过程中，建立了全套的仿真测试能力，实现双目、环视等传感器数据注入、更好的还原复杂多样的交通场景，测试案例达到上万例；同时，建立了完善的开放道路测试体系，累计完成超过100万公里的成功路试和数万次的智能泊车测试；
灵犀智驾系统的实车验证环节，已累计完成超1000万公里的路试、超100万次智能功能测试，覆盖了全国20个省份、100个以上的城市。
量产之前先测试也是车企的常规做法，而仿真也是解决自动驾驶数据短缺必须的一环。更关键的，还是要建立数据处理平台，类似于毫末智行的MANA，让数据飞轮滚动起来，智驾系统才有持续的迭代能力。
“大疆+五菱”的组合效果怎么样，等待大规模量产交付之后，听听用户的真实反馈。
这也关系到我们下一个问题的讨论，10万级的智能驾驶到底能不能革了蔚小理的命？
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